16 · Diagnostische Genauigkeit und Schwellenwerte
decision_curve.png
Abbildung · Quellcode

Erzeugt in main() — hier steht nur der Teil, der zeichnet in module/16-diagnostik-schwellen/code/python.py, Zeile 115–125.
Python
Python-Code: in eine Datei mit Endung
.py schreiben und mit dem ▶-Knopf in VS Code ausführen – oder Zeile für Zeile in die Python-Konsole. Setzt die in Modul 02 eingerichtete Umgebung voraus.apply_style() fig, ax = plt.subplots(figsize=(7, 4.5)) ax.plot(grid, nb_model, color=PRIMARY, lw=2.0, label="Laktat-Modell") ax.plot(grid, nb_all, color=EVENT, lw=1.6, ls="--", label="Alle behandeln") ax.plot(grid, nb_none, color=SECONDARY, lw=1.6, ls=":", label="Niemanden behandeln") ax.set_xlabel("Schwellenwahrscheinlichkeit $p_t$") ax.set_ylabel("Net Benefit") ax.set_title("Decision-Curve-Analyse: Laktat als Marker der 30-Tage-Mortalität") ax.set_ylim(-0.05, max(nb_model.max(), nb_all.max()) + 0.02) ax.legend(loc="upper right") save(fig, ASSETS / "decision_curve.png")